4.2.4. Uji Hipotesis
4.2.4.1. Uji Signifikan Simultan Uji-F
Pengujian ini dilakukan untuk melihat apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama-sama terhadap
variabel terikat. Kriteria pengujiannya adalah: H
: β
1
= β
2
= 0 artinya tidak terdapat pengaruh yang signifikan
secara serempak antara independent variable prestasi kerja dan upah terhadap dependent
variable anggaran.
Hi : Minimal 1 ≠ 0
artinya adanya pengaruh yang signifikan secara serempak antara independent variable prestasi
kerja dan upah terhadap dependentvariable anggaran.
Untuk menentukan nilai F, maka diperlukan adanya derajat bebas pembilang dan derajat bebas penyebut, dengan rumus sebagai berikut :
df Pembilang = k – 1 df Penyebut = n – k
Keterangan: n = jumlah sampel penelitian
k = jumlah variabel bebas dan terikat Pada penelitian ini diketahui jumlah sampel n 43 dan jumlah keseluruhan
variabel k adalah 3, sehingga diperoleh : 1. df pembilang = 3 – 1 = 2
2. df penyebut = 43 – 3 = 40 Nilai F
hitung
akan diperoleh dengan menggunakan bantuan SPSS 16.0 for windows, kemudian akan dibandingkan dengan F
tabel
pada tingkat α = 5, dengan kriteria uji sebagai berikut :
Terima H , apabila F
hitung
F
tabel
atau signifikan F α. Tolak H
H
i
terima, apabila F
hitung
F
tabel
atau signifikan F α.
Tabel 4.12 Hasil Uji Signifikan Simultan Uji-F
ANOVAb
Model Sum of
Squares Df
Mean Square F
Sig. 1
Regression 1630.721
2 815.361
867.198 .000a
Residual 58.294
62 .940
Total 1689.015
64 a Predictors: Constant, Upah, Prestasi Kerja
b Dependent Variable: Anggaran
Sumber : Output SPSS Versi 16 Januari 2014 Berdasarkan Tabel 4.12 diatas bahwa uji Anova atau uji Statistik F
menghasilkan nilai F
hitung
867,198 F
tabel
3,145dan probabilitas signifikan jauh lebih kecil dari 0,05 yaitu 0,000 0,05 maka model regresi dapat dikatakan
bahwa prestasi kerja dan upah secara serempak berpengaruh positif dan signifikan terhadap anggaran. Dengan demikian hipotesis sebelumnya diterima.
4.2.4.2. Pengujian Koefesien Determinasi R
2
Pengujian koefisien determinasi R
2
dilakukan untuk mengukur proporsi atau persentase sumbangan variabel prestasi kerja serta upah terhadap variasi naik
turunnya variabel anggaran.Koefisien determinasi berkisar antara nol sampai satu ≤ R² ≤ 1.Jika R² semakin besar mendekati satu, maka dapat dikatakan bahwa
pengaruh variabel prestasi kerja serta upah adalah besar terhadap anggaran.Hal ini berarti model yang digunakan semakin kuat untuk menerangkan pengaruh
variabel independen terhadap variabel dependen dan demikian sebaliknya.
Tabel 4.13 Hasil Uji Koefesien Determinasi R
2
Model Summaryb
Model R
R Square Adjusted R
Square Std. Error of
the Estimate 1
.983a .965
.964 .970
a Predictors: Constant, Upah dan Prestasi Kerja b Dependent Variable: Anggaran
Sumber : Output SPSS Versi 16 Januari 2014 Berdasarkan Tabel 4.13 dapat diketahui bahwa:
a. Variabel prestasi kerja serta upah memiliki hubungan sebesar 98,3 terhadap anggaran. Hal ini diketahui dari nilai R pada tabel yaitu sebesar 0,983 dan
nilai ini juga berarti variabel bebas dan variabel terikat berhubungan tidak erat.
b. R Square sebesar 0,965 berarti prestasi kerja serta upah mampu menjelaskan variabel anggaran sebesar 96,5 dan sisanya 3,5 dijelaskan oleh faktor-
faktor lain yang tidak diteliti pada penelitian ini seperti kompesasi, motivasi kerja, kemampuan kerja, faktor-faktor yang dapat mempengaruhi anggaran
karyawan. c. Standard Error of Estimated Standar Deviasi artinya mengukur variasi dari
nilai yang diprediksi. Dalam penelitian ini standar deviasinya sebesar 0,970. Semakin kecil standar deviasi berarti model semakin baik.
d. Adjusted R Square Adjusted R Square adalah nilai R Square yang telah disesuaikan, nilai ini
selalu lebih kecil dari R Square dan angka ini bisa memiliki harga negatif. Dalam hal ini angka dari adjusted r square adalah 0.964 0.965 R square.
4.2.4.3. Uji Signifikan Parsial Uji-t
Kategori